人工智能时代来了，哪个职业会越来越挣钱？

如果用一个岗位来概括过去一年的创业环境显著变化，应该是什么？算法。

这是公司的业务合伙人 C 对 2016 年的判断。

这个曾是小众公司的小众岗位，过去一年，不光供需数量级爆发式增长，活跃度也大大增加。

为什么关注算法工程师

首先明确，我们为什么关注算法岗位？从 2010 年左右移动互联网发力以来，互联网各岗位的工程师流动一直呈现高度活跃的特点，也出现过不同职位和语言的冷热起落，如曾经爆火的 iOS，热度持续上涨的 Python，2016年到处都在寻找 Golang 语言“小众”工程师。

但和这类岗位比起来，算法岗位变化，反应的是 「移动互联网」 创业窗口正在关闭，整个互联网圈子，都在寻求更用更底层革新性的技术驱动去解决新的问题，发现新的商业机会，搭建下一个创业平台。

当然，这里要明确，什么是算法工程师？相比于工程实现，可以简单地将算法工程师理解为学术派，他们主要用数学知识或其它原理性知识，为业务实现设计出底层模型。和算法工程师建模相对的，是工程实现，简单来说，就是在原理模型的基础上，实现具体产品，也就是业界派。

不同算法的职位之间，因为所处的行业不同，研究的领域不同，当然存在很大差别，根据简寻的数据，过去一年里，算法工程师的期望岗位主要包括数据挖掘、机器学习、计算机视觉、推荐及其它如知识挖掘、风控算法、高性能、自然语言处理、毫米波雷达等领域的算法工程师。

（根据简寻后台候选人期望职位统计）

但相同的是，在算法岗位需求急剧增加的这一年，几乎所有想尝试数据驱动的互联网公司，尤其是B轮后的互联网公司，没有一个数据算法团队，已经简直不好意思和大家打招呼。

算法工程师的推手行业

算法工程师的需求急剧增加，主要来自两个方面， 一是很多是数据驱动的公司 ，例如征信、互联网金融等数据直接驱动的公司，越来越需要数据挖掘相关的人才； 二是各种类别的 AI 公司 ，对算法工程师的需求也几乎是饥渴的，并成为这一轮算法工程师热的主要推手。

如果再进行更加具体的分类，在过去一年，对算法工程师产生巨大需求，主要来自以下类别的公司：

1、 以 百度 、今日头条为代表的老牌和新兴巨头 。百度在移动互联网这一波浪潮里始终处于弱势，立志要成为先锋和舵手，跑步进入 人工智能 时代，并早在 2014 年就从 Google 挖到了深度学习的顶级专家吴恩达，全面负责百度研究院。

今日头条则将算法这个技术概念，进行了最大限度的普及，如今，人人都知道，今日头条利用「算法」，达到了传统媒体不可能达到的「千人千面」内容分发。值得注意的是，和 BAT不同，新一批的巨头型互联网公司，如滴滴，在非常早期就成立了更偏底层技术研究的滴滴研究院，重视算法层面的突破和领先。

并且，对算法和数据类岗位，今日头条为工程师提供的薪酬最高，比行业平均水平高出90%。滴滴次之。

这固然是资本时代的起点优势，但也跟整个互联网行业越来越转向技术导向有关。

2、出身逼格高的互联网高科技公司，集中在人脸识别、无人驾驶、图片鉴别、机器人等领域，包括硅谷派的商汤科技、face++、格林深瞳、地平线机器人、图森科技等。

这类型的公司里，底层算法是其核心竞争力，算法工程师则关系到公司的核心竞争力，能够直接驱动公司想要达成的业务。在这类公司，算法工程师的比例通常会达到二分之一到三分之一。而一般的普通互联网工程师里，算法工程师通常只会占到所有工程师的五分之一到十分之一，甚至一些千人规模的公司里，可能会有上百个销售，但数据工程师的量级则在 10 人以下。

3、一些规模更小的互联网公司，只要跟数据相关的，一般也会配备一个小团队的算法工程师，主要是提高挖掘数据的价值以驱动业务的提升、作为竞争壁垒，提升公司的整体运转效率。

也正是这一波算法工程师热，直接拉升了相关求职者的行情。一方面，在全国经济下行的大环境下，算法工程师的平均薪资不光超越了传统行业，也超越了互联网其它工程师岗位的平均薪资，即最初级的算法工程师月薪也基本在 20k 以上，部分优秀的应届生（master或者phd），甚至能达到 50K+/月。

另一方面，根据华创资本的《2016早期企业薪酬调研报告》，人工智能和大数据领域类的早期企业在过去一年内的员工离职率达到了 44%。而早期人工智能和大数据领域公司正是算法工程师需求和存量都高度集中的公司，因此这一数据也从侧面反应出算法工程师这个岗位在 2016 年的高度活跃。

哪里去找算法工程师

对算法工程师如此旺盛的需求，是因为和传统的代码实现类工程师比起来，算法工程师发挥价值的潜力空间更大，一个优秀的算法工程师或者Researcher，如能够找到合适的场景，可以把原来几乎无法解决的问题变成可以解决；把原来效率低下的事情，变的更加高效；甚至，把原来必须要人工参与才能完成的事情变的可以自动完成。这也是算法工程师整体薪资水平高的原因。

但和价值相对应的，算法工程师也更加难以培养 ，在移动互联网时代，iOS开发、安卓开发、前端等岗位，可以通过培训班速成。但一个算法工程师，即使是科班出身的名校毕业生，最快进入行业，也需要半年到一年的时间，前提是有良好到优秀的数学、英语基础和一定的编程能力，并且需要牛逼的前辈，加合适的培养场景。

根据全世界最大的程序员排行网站 HankerRank 统计，该网站上最受欢迎的挑战类知识领域正是算法

目前，市面上优秀的算法工程师，其成长路径通常是，具备良好的教育背景、CS相关专业或者数学物理等对数理要求很高的专业硕士或博士，在学校、实验室或者公司，接触过相关行业，积累了具体的行业经验。

既然要求这么高，那么问题就来了，对普通公司的管理层或者 HR 来说，应该去哪些地方挖掘优秀的算法工程师。因为，通常来说， 这类人才实际上很少会出现在常规的求职渠道，也就是说靠简历，是无法搜索到这批人的。

目前的市场上流动算法工程师主要来自，包括 ① 学校实验室，国内如清华、浙大、南大、复旦、中科院、上交等学校都有非常高水平的相关科研机构；② 大公司原有的算法团队，如BAT，都有自己资深算法工程师团队，并在持续培养新人，如百度虽然在移动互联网浪潮的商业进程中落下一截，但正如今日头条张一鸣所言，「国内顶尖的算法工程师依然在百度」；③一大批从国外的算法工程师也正在流回国内；④当然，随着算法工程师的需求提升、待遇向好，一大批原先有相关基础，能够完成算法实现的其它岗位工程师也在向算法工程师转型。

既然算法工程师的存量如此，那么对需要算法工程师的公司来说，应该如何招到优秀的人才呢？

路径其实有几个：

一是公司算法工程师的社交圈子，因为实际上真正优秀成熟的算法工程师，全中国也就那么些人，这是一个相对窄小的圈子， 社交渠道是一个重要的搜索渠道；

二是猎头渠道，一些技术视野较好的猎头对人才流动的动向是非常敏锐的，他们一定会早早经营自己在这方面的人才网络，这是一个相对来说收入产出明确的渠道，但前提是猎头足够专业，技术视野较好（这也反应出，随着行业的专业要求升高，对猎头的专业需求也在提高）；

三是更加公开的社交渠道，如知乎、微博、Github或其它程序员社区，如果有良好的数据搜索和清洗机制，这也是一个非常高效的路径，也正是因为这个，简寻才有人才定制化挖掘的服务；

四是论文和大公司渠道，这是一个门槛相对高的渠道，但非常有效。

在以往的招聘经验中，「1 个好的程序员顶 10个」，这一效率准则曾被普遍信奉，但实际上，随着互联网的技术驱动趋势越来越明显， 一个真正优秀的算法工程师能够发挥的，不再是以 10 倍这样的价值超越了，而是会关系到整个商业决胜的关键因素。

但行业对人才更加高精尖的要求，意味着工程师猎头这一行业的变革正在到来，即猎头不光需要以新的方式挖掘和维护人才，也需要对工程师各岗位有充分深入的专业认识，这也是简寻作为一个工程师出身的团队，为什么会切入程序员招聘这个行业的原因。